人工智能是引領智能化變革的核心力量，將人工智能列入“新型基礎設施建設”，充分體現出“新基建”穩增長和促創新并駕齊驅的鮮明特點。

推動人工智能發展是一項系統性工程，面臨理論攻關、技術研發、產品創新、社會應用、技術治理等諸多任務。同時，還需更多著眼于人工智能賦能經濟社會智能化變革所需的基礎設施能力建設，著眼于支撐人工智能創新的新型基礎設施建設。

首先，建設行業賦能基礎設施。當前，人工智能已經成為引發經濟社會變革的“新能量”，要想將這種“新能量”向各行各業輸出，需要基礎設施支撐。

一方面，開放平臺將成為人工智能賦能行業的重要基礎設施。智能語音、圖像感知等人工智能共性技術平臺，以及醫療影像、智能家居等行業專業平臺，通過API接口方式輸出算法能力和數據資源。加快各領域各類型人工智能開放創新平臺能力建設，為推動人工智能與實體經濟深度融合，賦能汽車、工業、金融、智慧城市等各行各業將發揮重要的基礎支撐作用。

另一方面，智能技術落地也需要各領域智能化基礎設施支撐。自動駕駛汽車、智能機器人、智能醫療、智能教育等都將是未來潛力巨大的智能化領域，但目前支撐技術落地的基礎設施仍然相對薄弱。比如，交通領域需要加快推進車—路協同的路側感知基礎設施建設；城市領域需要適應無人送貨等智能化裝備運行，推進城市道路、門控、電梯等基礎設施升級等。這些智能化基礎設施建設將推動各項技術加快落地迭代，支撐未來各類智能化新業態、新產業、新服務發展。

其次，建設技術創新基礎設施。人工智能未來發展仍將面臨攻堅克難的爬坡期，打造技術創新支撐能力、助推人工智能持續創新仍是關鍵。

比如，需要一批開放的高效能AI算力中心。隨著智能模型復雜度飛升，對AI算力基礎設施的要求不斷提高，普通研究團隊耗資十幾萬元或幾十萬元配備的GPU算力往往難以支撐很多前沿模型算法研究。建設一批軟硬協同化的高效能AI算力中心，以低成本形式對學術界、產業界開放，將有助于降低算力門檻，加速人工智能學術研究和技術創新周期。

再比如，需要建設各領域大規模開放知識庫。當人工智能在解決了感知問題向認知智能跨越時，實現對于知識層面的處理和推理將成為未來重點和面臨的主要挑戰。在交通、教育、醫療等各領域前瞻布局一批聚集海量專業知識圖譜的大規模知識庫和知識開放共享平臺，推動大數據向大知識提升，將為下一階段學術理論探索和產業技術創新聚能蓄力。

總之，全球人工智能發展正處于重要的機遇期、蓄力期，加快推進智能化新型基礎設施建設正當時。把握機遇，砥礪前行，不僅將給我國人工智能發展和經濟轉型帶來深刻影響，也將為全球智能化進程貢獻力量。

（作者李修全 系中國科學技術發展戰略研究院研究員、科技部新一代人工智能發展研究中心副主任）